• El mantenimiento predictivo en BMW Group Planta Regensburg identifica y evita de manera temprana posibles fallas potenciales.
    • El sistema de análisis, compatible con Inteligencia Artificial (IA), evita aproximadamente 500 minutos de interrupción en el ensamblaje de vehículos cada año.

BMW Group Planta Regensburg implementa un innovador monitoreo utilizando inteligencia artificial para detección temprana de fallas. Gracias a este sistema utilizado en el área de ensamble es posible evitar interrupciones no planeadas antes de que ocurran. El mantenimiento predictivo es proactivo y preventivo y esto es precisamente lo que ofrece este sistema de monitoreo inteligente. El sistema, compatible con inteligencia artificial (IA), evita un promedio de aproximadamente 500 minutos de interrupciones por año en el ensamblaje de vehículos tan sólo en BMW Group Planta Regensburg.

 

Análisis de datos para una respuesta preventiva más rápida ante interrupciones potenciales

Cualquier falla técnica en los sistemas vanguardistas del transportador puede paralizar las líneas de ensamblaje, para evitar que esto suceda, el equipo de innovación en BMW Group Planta Regensburg desarrolló un sistema que identifica potenciales defectos técnicos de manera temprana y así evitan pérdidas de producción. Los elementos del transportador afectados se retiran de la línea de ensamblaje y se repararán alejados de la producción.

«Los monitores de vigilancia en nuestro centro de control funcionan 24/7» explica Oliver Mrasek, Gerente de proyecto. «Esto nos permite responder rápidamente a cualquier tipo de reporte de falla y retirar del ciclo el vehículo afectado.»

Implementación Compatible con Inteligencia artificial, estandarizado y rentable

Implementación Compatible con Inteligencia artificial, estandarizado y rentable.
El mantenimiento predictivo no es una solución independiente, enfatiza Mrasek. El sistema se estandarizó en colaboración con el departamento de gestión central de BMW Group Planta Regensburg y con otros sitios de la fábrica, con el objetivo dea facilitar una implementación rápida y sencilla en otras plantas de BMW Group alrededor del mundo. Este enfoque también es rentable. «No necesitamos ningún sensor adicional, por lo que los únicos costos son de almacenamiento y potencia informática» comenta Mrasek.

Con base en estos resultados prácticos, los algoritmos mejoran y se refinan continuamente. El equipo actualmente está en el proceso de conectar instalaciones adicionales, optimizar el sistema e integrar las acciones recomendadas en los mensajes de error, mismos que indican problemas similares que han ocurrido en un sistema. Esto simplifica la resolución de problemas para los técnicos de mantenimiento por ejemplo, si un propulsor en el carro transportador está defectuoso -.

El siguiente objetivo: previsibilidad y dos patentes

Oliver Mrasek y sus colegas han trabajado en el monitoreo basado en datos de la tecnología del transportador durante los últimos seis años. Hoy en día, cerca del 80% de las líneas principales de ensamblaje ya son monitoreadas de esta manera. «No podemos detectar ni prevenir nada cada una de las fallas con antelación, por supuesto, pero actualmente estamos evitando por lo menos 500 minutos de interrupción al año tan sólo en el ensamblaje de vehículos.» explica.

El objetivo es explotar aún más las posibilidades de la inteligencia artificial, donde el sistema aprende a calcular cuánto tiempo queda entre la detección de la falla y la interrupción potencial. Esto ayudará a los técnicos a decidir qué tan pronto necesitan realizar el mantenimiento y les permite establecer prioridades, en caso de ser necesario.

Aunque ya hay varias opciones para mantenimiento de equipo predictivo, el sistema de aprendizaje integrado de Regensburg es, hasta ahora, el primero de su tipo. Por consiguiente, la compatibilidad con el mantenimiento predictivo ya se incluye en las licitaciones para tecnologías de transporte. Los fabricantes del equipo también están elogiando el sistema, ya que también se benefician de sus evaluaciones. BMW Group ya ha registrado dos patentes para su desarrollo interno.

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